为什么AI大模型离不开GPU？

AI大模型和GPU之间确实存在着密切的关系。

首先，AI大模型指的是规模庞大的深度学习模型，它们需要处理海量的数据和进行复杂的计算。而GPU，即图形处理器，拥有强大的并行计算能力，能够高效地处理矩阵运算等计算密集型任务，这正好满足了AI大模型对计算能力的需求。

此外，随着AI技术的不断发展，AI大模型对计算能力的需求也在不断增加。而GPU的性能也在不断提升，新的GPU产品不断涌现，为AI大模型提供了更加强大的计算支持。

因此，可以说GPU是AI大模型实现高效计算的重要工具之一，它们之间的关系是密不可分的。

什么是GPU，与CPU有何区别？

在GPU火之前，提到最多的就是CPU，那么二者有什么区别呢？CPU是不是会被GPU取代呢？

下面我们来看下二者的具体区别：
CPU是Central Processing Unit的错写，CPU通常被称为计算机的"大脑"，主要来承担计算的处理功能，操作系统和应用程序运行等操作都必须依赖它来进行，CPU 还决定着计算机的整体速度。

GPU是Graphics Processing Unit的缩写，其最初的设计是用于辅助3D渲染，能同时并行更多指令，其非常适合现在比较热门的动漫渲染、图像处理、人工智能等工作负载。

简单来说，CPU是为延迟优化的，而GPU则是带宽优化的。CPU更善于一次处理一项任务，而且GPU则可以同时处理多项任务。就好比有些人善于按顺序一项项执行任务，有些人可同时进行多项任务。

GPU和CPU有何不同？

二者架构核心不同
通过下面两张图可以有助于我们理解CPU和GPU工作方式的不同。上文中我们提到，CPU是为顺序的串行处理而设计的，GPU则是为数据的并行而设计的，GPU有成百上千个更小、更简单的内容，而CPU则是有几个大而复杂的内核。

GPU内核经过优化，可以同时对多个数据元素进行类似的简单处理操作。而且CPU则针对顺序指令处理进行了优化，这也导致二者的核心处理能力的不同。

内存架构不同
除了计算差异之外，GPU还利用专门的高带宽内存架构将数据送到所有核心，目前GPU通常用的是GDDR或HBM内存，它们提供的带宽比CPU中的标准DDR 内存带宽的带宽更高。

GPU处理的数据被传输到这个专门的内存中，以最大限度地减少并行计算期间的访问延迟。GPU的内存是分段的，因此可以执行来自不同内核的并发访问以获得最大吞吐量。

相比之下，CPU内存系统对缓存数据的低延迟访问进行了高度优化。对总带宽的重视程度较低，这会降低数据并行工作负载的效率。

并行性
专用内核和内存的结合使GPU能够比CPU更大程度地利用数据并行性。对于像图形、渲染这样的任务，相同的着色器程序可以在许多顶点或像素上并行运行。

现代GPU包含数千个核心，而高端CPU最多只有不到100个核心。通过更多的核，GPU可以以更高的算术强度在更宽的并行范围内处理数据。对于并行工作负载，GPU核心可以实现比CPU高100倍或更高的吞吐量。

响应方式不同
CPU基本上是实时响应，对单任务的速度要求很高，所以就要用很多层缓存的办法来保证单任务的速度。

GPU往往采用的是批处理的机制，即：任务先排好队，挨个处理。

二者的应用方向不同
CPU所擅长的像操作系统这一类应用，需要快速响应实时信息，需要针对延迟优化，所以晶体管数量和能耗都需要用在分支预测、乱序执行、低延迟缓存等控制部分。

GPU适合对于具有极高的可预测性和大量相似的运算以及高延迟、高吞吐的架构运算。目前广泛应用于三大应用市场：游戏、虚拟现实和人工智能。

GPU在AI领域中的应用

通常，数据中心GPU和其他AI加速器通常比传统GPU附加卡配备更多内存，这对于训练大型AI模型至关重要。人工智能模型越大，GPU的能力就要越强，准确度越高。

为进一步加快训练速度，处理更大AI模型（例如ChatGPT），研发者可将许多数据中心GPU汇集到一起形成超级计算机。而这需要更复杂软件方可正确利用可用的数字处理能力。另一种方法则是创建一个非常大规模的加速器，例如芯片初创企业Cerebras生产的“晶圆级处理器”（wafer-scale processor）。

同时，CPU方面的发展并未停滞。AMD和英特尔的最新CPU内置低级指令，可加速深度神经网络所需的数字运算。这一附加功能主要有助于“推理”任务，即利用其他已经开发的AI模型。

但目前来说，要训练人工智能模型，首先需要GPU或者类似GPU的大型加速器。